| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-34页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 色谱技术原理及关键问题分析 | 第13-21页 |
| 1.2.1 色谱技术原理 | 第13-15页 |
| 1.2.2 色谱的产生与发展 | 第15-16页 |
| 1.2.3 高效液相色谱 | 第16-19页 |
| 1.2.4 HPLC-DAD数据原理及其研究重点 | 第19-21页 |
| 1.3 研究现状分析及本文的研究思路 | 第21-31页 |
| 1.3.1 研究现状概括 | 第21-22页 |
| 1.3.2 渐进因子分析类方法的分析与讨论 | 第22-23页 |
| 1.3.3 多元曲线分辨与交替最小二乘法的分析与讨论 | 第23-25页 |
| 1.3.4 免疫算法的分析与讨论 | 第25-27页 |
| 1.3.5 独立成分分析方法的分析与讨论 | 第27-29页 |
| 1.3.6 研究现状总结及本文的研究思路 | 第29-31页 |
| 1.4 本文的主要研究内容和论文结构 | 第31-34页 |
| 1.4.1 论文主要研究内容 | 第31-32页 |
| 1.4.2 文章的组织结构和章节安排 | 第32-34页 |
| 第2章 基于参考曲线的HPLC-DAD数据分离方法设计 | 第34-44页 |
| 2.1 基于参考曲线的HPLC-DAD数据分离方法框架设计 | 第35-36页 |
| 2.2 方法框架分析 | 第36-43页 |
| 2.2.1 构造参考曲线 | 第36-38页 |
| 2.2.2 参数群初始化 | 第38-39页 |
| 2.2.3 参数评价模型 | 第39-40页 |
| 2.2.4 参数寻优算法 | 第40-41页 |
| 2.2.5 后处理与光谱估计器 | 第41-43页 |
| 2.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第3章 曲线生成模型构建 | 第44-63页 |
| 3.1 参考曲线约束的独立成分分析模型设计 | 第44-58页 |
| 3.1.1 独立成分分析模型分析 | 第45-49页 |
| 3.1.2 矩阵的白化处理 | 第49页 |
| 3.1.3 参考曲线约束设计 | 第49-51页 |
| 3.1.4 等式证明 | 第51-52页 |
| 3.1.5 模型分析 | 第52-58页 |
| 3.2 参考曲线测量模型设计 | 第58-62页 |
| 3.2.1 模型设计 | 第58-60页 |
| 3.2.2 模型分析 | 第60-62页 |
| 3.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 第4章 用于求解参数评价模型的多区域遗传算法研究与设计 | 第63-80页 |
| 4.1 遗传算法分析 | 第63-66页 |
| 4.2 多区域遗传算法研究与设计 | 第66-71页 |
| 4.2.1 参数初始化 | 第68页 |
| 4.2.2 区域划定 | 第68-69页 |
| 4.2.3 精英配对及繁衍策略 | 第69-70页 |
| 4.2.4 移民产生及分配 | 第70-71页 |
| 4.2.5 算法收敛条件 | 第71页 |
| 4.3 仿真实验研究与分析 | 第71-74页 |
| 4.4 HPLC-DAD数据实验研究与分析 | 第74-78页 |
| 4.5 本章小结 | 第78-80页 |
| 第5章 用于求解参数评价模型的多目标解粒子群优化算法研究与设计 | 第80-102页 |
| 5.1 粒子群算法分析 | 第81页 |
| 5.2 多目标解粒子群算法设计 | 第81-89页 |
| 5.2.1 算法原理 | 第81-82页 |
| 5.2.2 算法设计 | 第82-83页 |
| 5.2.3 仿真实验研究与分析 | 第83-86页 |
| 5.2.4 HPLC-DAD数据实验及其讨论 | 第86-89页 |
| 5.3 深度搜索多目标解粒子群算法设计 | 第89-95页 |
| 5.3.1 算法原理 | 第90-91页 |
| 5.3.2 算法设计 | 第91-92页 |
| 5.3.3 仿真实验研究与分析 | 第92-93页 |
| 5.3.4 HPLC-DAD数据实验研究与分析 | 第93-95页 |
| 5.4 多子群粒子群算法设计 | 第95-100页 |
| 5.4.1 算法原理 | 第95页 |
| 5.4.2 算法设计 | 第95-96页 |
| 5.4.3 仿真实验研究与分析 | 第96-98页 |
| 5.4.4 HPLC-DAD数据实验研究与分析 | 第98-100页 |
| 5.5 本章小结 | 第100-102页 |
| 第6章 用于求解参数评价模型的并行非线性最小二乘算法研究与设计 | 第102-110页 |
| 6.1 非线性最小二乘算法分析 | 第102-104页 |
| 6.2 并行非线性最小二乘算法设计 | 第104-107页 |
| 6.2.1 算法原理 | 第104-105页 |
| 6.2.2 算法设计 | 第105-107页 |
| 6.3 仿真实验研究与分析 | 第107-108页 |
| 6.4 HPLC-DAD数据实验研究与分析 | 第108-109页 |
| 6.5 本章小结 | 第109-110页 |
| 第7章 全文工作总结和展望 | 第110-113页 |
| 7.1 全文工作总结 | 第110-111页 |
| 7.2 展望 | 第111-113页 |
| 参考文献 | 第113-124页 |
| 致谢 | 第124-125页 |
| 攻读博士学位期间的主要学术成果 | 第125-126页 |
